[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-128075-pt":3,"doc-seo-128075-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},128075,5909887254083,"Miles","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_276721f389ce27ea32af1340a28f341c",32,"Pesquisa e Relatórios","Aplicação das técnicas de machine learning na categorização de despesas de fluxo de caixa - uma pesquisa-ação","A gestão financeira exerce papel central na estabilidade e no crescimento das empresas, e a categorização inadequada de despesas no fluxo de caixa gera efeitos negativos como relatórios financeiros imprecisos, dificuldades na previsão do fluxo de caixa e falhas na identificação de custos excessivos ou ineficientes. O estudo apresenta uma ferramenta baseada em técnicas de machine learning para corrigir categorias atribuídas incorretamente em planilha de fluxo de caixa de empresa familiar do varejo. A pesquisa-ação integra bibliotecas Python, aplicando Regressão Logística e Random Forest, alcançando acurácia de 94% com Random Forest.","Aplicação das técnicas de machine learning na categorização de despesas de fluxo de caixa:  \numa pesquisa-ação  \nApplication of machine learning techniques in the categorization of cash flow expenses: an action research  \nFelippe Torres Dâmaso1 Sonia Rosa Arbues Decoster2 Leandro d’Avila da Silva3  \nJulielton Costa de Brito4  \nFaculdade Fipecafi, São Paulo, SP, Brasil  \nNotas dos autores  \nConflito de interesse: Os autores não declararam nenhum potencial conflito de interesse.  \nAutor correspondente: Sonia Rosa Arbues [Decoster](Decoster-sonia.decoster@fipecafi.org)[-](Decoster-sonia.decoster@fipecafi.org)[sonia.decoster@fipecafi.org](Decoster-sonia.decoster@fipecafi.org)  \nCite como  \nAmerican Psychological Association (APA)  \nDâmaso, F. T., Decoster, S. R. A., Silva, L. d., & Brito, J. C. (2025, jan./abr.) . Aplicação das técnicas de machine learning na categorização de despesas de fluxo de caixa: uma pesquisaação. Revista Inovação, Projetos e Tecnologias-IPTEC, São Paulo, 13(1), 1-26, e27432. [https://doi.org/10.5585/2025.27432](https://doi.org/10.5585/2025.27432)  \nResumo  \nA gestão financeira desempenha um papel fundamental na estabilidade e nocrescimento das empresas. A categorização inadequada de despesas no fluxo decaixa pode acarretar consequências negativas, como relatórios financeirosimprecisos, dificuldades na previsão do fluxo de caixa e problemas na identificaçãode áreas com custos excessivos ou ineficientes (Silva e Navarro & Valverde, 2023) . O objetivo deste relato técnico é apresentar a aplicação de uma ferramenta desenvolvida com base em técnicas de machine learning para resolver o problemada categorização incorreta de despesas em uma planilha de fluxo de caixa de uma empresa familiar alagoana do setor varejista de artigos e armarinhos. O método adotado foi apesquisa-ação, que, no ambiente organizacional, busca frequentementesolucionar problemas de natureza técnica. Devido às inconsistências nas categoriasatribuídas manualmente pelos funcionários, foi desenvolvida uma soluçãoutilizando bibliotecas Python para análise de texto e classificação de dados. Modelos de Regressão Logística e Random Forest foram aplicados para automatizar a correção das categorias. Como resultado, a aplicação dessas técnicas permitiu uma melhora na precisão da categorização das despesas, alcançando uma acurácia de 94% com o modelo Random Forest. Este estudo evidencia a eficácia da integraçãode machine learning em processos financeiros, demonstrando como essas tecnologias podem contribuir para maior precisão e eficiência, reduzindo erros eotimizando a gestão empresarial.  \nPalavras-chave: fluxo de caixa, análise textual, machine learning, pesquisa-ação  \n1 Possui graduação em Ciências Contábeis-Faculdades da Seune , MBA em Gestão Financeira , Controladoria e Auditoria pela (FGV) , MBA International Financial Reporting Standards (IFRS ) pela Fipecafi. , Mestrando pela Fipecafi em Finanças e Controladoria com foco em pesquisa em Tecnologia Inteligência Artificial e Machine Learning.  \n[felippeconsult@gmail.com.br](felippeconsult@gmail.com.br)  \n2 Doutora (2015) e Mestre (2008) em Administração de Empresas pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade (FEA) da Universidade de São Paulo (USP) . Pós-graduada em Administração pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo-FGV e graduada em Matemática pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo.  \n[sonia.decoster@fipecafi.org](sonia.decoster@fipecafi.org)  \n3 Mestrando pela Fipecafi em Finanças e Controladoria com foco de pesquisa em Contabilidade Financeira e Sustentabilidade, pós-graduado em Finanças e Contabilidade Empresarial pela FAE Business school, graduado em Ciências Contábeis e Administração de Empresas pela Univali – Universidade do Vale do Itajaí. [ldavila1971@gmail.com](ldavila1971@gmail.com)  \n4 Possui graduação em Ciências Econômica – Fundação Nilton Lins, MBA em Finanças & Banking Faculdade Uninove, Especialização em Controladoria, Contabilidade e Fi","cbCait2ndtYpN9mT","https://ap.wps.com/l/cbCait2ndtYpN9mT","pdf",479079,1,26,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n## Conflito de interesse e autor correspondente\n# Introdução\n## Objetivo e contexto do problema\n# Método e desenvolvimento\n## Pesquisa-ação e preparação dos dados\n## Modelos aplicados para correção automática\n# Resultados e contribuição\n## Melhoria de precisão da categorização\n# Palavras-chave","[{\"question\":\"Qual problema o estudo busca resolver na gestão financeira?\",\"answer\":\"O estudo trata a categorização incorreta de despesas no fluxo de caixa, causada por inconsistências nas categorias atribuídas manualmente, o que prejudica relatórios e a previsão do fluxo de caixa.\"},{\"question\":\"Como a pesquisa-ação é aplicada para desenvolver a solução?\",\"answer\":\"A pesquisa-ação é utilizada no ambiente organizacional para orientar a construção de uma ferramenta que atenda ao problema técnico de classificação, com base em análise de texto e classificação de dados.\"},{\"question\":\"Quais modelos de machine learning foram utilizados e qual foi o desempenho?\",\"answer\":\"Foram aplicados Regressão Logística e Random Forest para automatizar a correção das categorias. 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